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NVIDIA 助力愛丁堡大學的次世代超級電腦

本文作者:NVIDIA       點擊: 2021-06-28 19:11
前言:
DiRAC 使用以 NVIDIA HDR InfiniBand 連接的 HGX 平台 加速推動位於四個研究基地的科學發現工作
2021年6月28日--NVIDIA (輝達) 今天宣布旗下 NVIDIA HGX™ 高效能運算平台將用於支援由愛丁堡大學託管的全新 DiRAC 超級電腦「Tursa」。

針對計算粒子物理學進行最佳化調整的 Tursa 超級電腦,是正式宣布之四台 DiRAC 次世代超級電腦中的第三台,將採用一項或多項 NVIDIA HGX 平台技術來加快其運算速度,這些技術包含 NVIDIA A100 Tensor 核心 GPU、NVIDIA HDR 200Gb/s InfiniBand 網路以及 NVIDIA Magnum IO™ 軟體。最後一台 DiRAC 次世代超級電腦將搭載 NVIDIA InfiniBand 網路技術。

研究人員可以使用 Tursa 超級電腦,透過超高精度運算出次原子粒子的特性,以解釋大型強子對撞機 (Large Hadron Collider) 等大規模粒子物理實驗所產生出的數據。

NVIDIA 網路部門資深副總裁 Gilad Shainer 表示:「DiRAC 協助研究人員揭開宇宙的奧秘。我們與 DiRAC 的合作將加速探索先進科學領域的腳步,而當中的各項作業負載使用 NVIDIA GPU、DPU 及 InfiniBand 網路內運算加速引擎無可匹敵的效能。」

愛丁堡大學理論物理學教授,同時也是 DiRAC-3 部署案的負責人 Luigi Del Debbio 表示:「Tursa 超級電腦用於因應獨一無二的研究難題,為科學建模和模擬開創嶄新的可能性。NVIDIA 加速運算平台可以精確平衡網路頻寬和每秒浮點運算次數,達到我們研究所需的絕佳效能表現,使極端規模服務推動嶄新的發現。」

由 Atos 打造的 Tursa 超級電腦預計將於今年稍晚正式上線使用,其搭載 448個 NVIDIA A100 Tensor 核心 GPU,在每個節點上加入四張 NVIDIA HDR 200Gb/s InfiniBand 網路卡。NVIDIA Magnum IO GPUDirect® RDMA 使該系統能夠針對使用格點量子色動力學 (Lattice Quantum ChromoDynamics) 的極端規模科學應用項目,提供最高水準的節點間頻寬和擴充性。

該系統由 DiRAC 負責運行。DiRAC 是英國的綜合性超級運算設施,協助天文學、宇宙學、粒子物理學及核子物理學領域進行理論建模與高效能運算的研究,其分散式系統遍布於英國四處,包括劍橋大學、杜倫大學、愛丁堡大學與萊斯特大學。

劍橋大學的 CSD3 超級電腦與杜倫大學的 COSMA-8 超級電腦
NVIDIA 於四月份舉行的 GTC 21 大會中宣布,Cambridge Service for Data Driven Discovery (CSD3) 超級電腦將透過運算力達 4 petaflops 的全新 Dell-EMC 系統進行強化,該系統採用 NVIDIA HGX A100 GPU、BlueField® DPU 與 NVIDIA HDR 200Gb/s InfiniBand 網路,將為英國學術研究機構在廣泛的研究領域上提供安全、多租戶、裸機的高效能運算人工智慧 (AI) 和資料分析服務。CSD3 將躋身全球 TOP500 超級電腦。劍橋的 DiRAC 資料密集型服務是 CSD3 系統的一部分。

在 GTC 21 大會中,NVIDIA 亦宣布全球頂尖的英國宇宙學家,將使用杜倫大學的全新 COSMA-8 超級電腦來研究宇宙起源,這台超級電腦將採用 Dell 的技術,以及 NVIDIA HDR 200Gb/s InfiniBand 網路技術來加快運算速度。

而位於萊斯特大學的第四台系統,預計將於今年稍晚公布更多相關細節。

NVIDIA ISC 2021 特別演說將於台灣時間 6 月 29 日 (星期二) 凌晨十二點半舉行,屆時將由 NVIDIA 解決方案架構暨工程副總裁 Marc Hamilton 親自為大家帶來最新消息,接著由 NVIDIA HPC 專家們進行線上問答。如欲了解更多關於 DiRAC 及其設施的相關資訊,請參考 NVIDIA 於 ISC 2021 的線上研討會。

關於NVIDIA (輝達)
NVIDIA (輝達) 自 1999 年發明 GPU 起便成功促進 PC 電競市場的成長,並重新定義現代電腦繪圖、高效能運算與人工智慧。NVIDIA 在加速運算和人工智慧領域的開創性成就,正重塑多個市場規模高達數兆美元的產業,如交通運輸、健康醫療和製造業,亦同時促進許多其他產業的成長。欲瞭解更多資訊,請瀏覽 blogs.nvidia.com.tw

 

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